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Ho letto molto sull'addestramento Haar e non sono chiaro su quante immagini si dovrebbero usare per i set di campioni positivi e negativi. Vedo che consiglia di utilizzare molte immagini, alcune persone consigliano migliaia. Non sono nemmeno chiaro se il numero di immagini campione positive e negative debba essere lo stesso?Quante immagini utilizzare per i campioni positivi e negativi durante l'allenamento Haar?
Grazie per i collegamenti. Il 2 ° che non avevo visto. Una cosa che i puzzle è il concetto di campioni negativi. Non avrebbe senso che i campioni negativi contengano parti dell'immagine da cui provengono i campioni positivi, ma senza i campioni positivi? La maggior parte dei tutorial menziona l'utilizzo di campioni negativi contenenti immagini casuali non correlate ai campioni positivi. Sembrerebbe che se stai prendendo campioni positivi di frutta da una foto di mercato della frutta, vorresti che i campioni negativi siano di altri frutti che si trovano tipicamente nella stessa foto di un mercato di frutta? – Rhubarb
beh, la domanda ha senso, ma temo di non sapere la sua risposta. Generalmente è preso come quelli indicati nei link in risposta. –
Sei corretto, @Rubub. Proprio come i campioni positivi dovrebbero essere rappresentativi di ciò che stai cercando di apprendere il più possibile, i campioni negativi dovrebbero essere rappresentativi di quello che * non * stai cercando di apprendere il più possibile. Nel tuo esempio, chiaramente l'ideale è come dici tu; tuttavia, se la discriminazione dell'algoritmo non è molto nitida, è possibile che esempi negativi troppo simili ai tuoi esempi positivi (frutto simile) potrebbero non essere di aiuto. Continuando così, sulla scia dell'apprendimento del curriculum, si potrebbero introdurre esempi più difficili da discernere man mano che la formazione avanza. – Ninjakannon